生成AIとSAPをつなぐときに立ちはだかる壁
SAPには膨大な業務データとナレッジが蓄積されています。生成AIを組み合わせれば生産性は大きく変わる一方で、「社外秘データを外部のクラウドAIに送信できない」というセキュリティ上の壁に直面します。
なぜローカルLLMなのか
ローカルLLMの最大のメリットは、データが自社環境から出ないことです。顧客情報・原価情報などの秘匿性の高いデータを外部送信せず、利用ログも自社で管理でき、コストの見通しも立てやすいのが特徴です。
実践ユースケース：まずはここから
- ナレッジ検索・回答：社内マニュアルや障害対応手順をRAGで検索し、担当者がすぐ回答を得られるようにする
- 障害対応の支援：SAPのエラーメッセージと過去の障害履歴を突き合わせ、原因候補と対応手順を提示する
- コード生成・レビュー：ABAP開発の雛形生成や、既存コードの解説・レビュー支援
- データ要約：月次レポートの数値や変動を要約し、経営層向けのドラフトを自動作成する
導入の進め方（4ステップ）
- 要件整理——対象業務・利用者・期待する精度・予算を明確化する
- 技術検証——候補モデルを数種類比較し、回答精度と速度を確認する
- PoC——実データを使ったパイロット環境で効果と課題を検証する
- 本番適用——運用体制・監視・再学習の仕組みを整えて展開する
押さえておきたい注意点
- 誤った回答（ハルシネーション）への対策と、回答の根拠提示
- モデルサイズとハードウェア（GPU）コストのバランス
- SAPデータのアクセス権限と監査ログの管理
まとめ
SAP×AIの価値は、蓄積された業務データと現場のナレッジを、安全に、素早く、活用できるようにすることにあります。ローカルLLMは、そのための現実的な選択肢のひとつです。